Tesla ajustó las especificaciones de memoria de sus chips de inteligencia artificial destinados a Optimus, el robot humanoide que la compañía desarrolla, buscando aumentar volúmenes de producción y optimizar costos. El chip AI5 pasó de 72 GB a 96 GB de memoria, mientras que el AI6 mantiene 144 GB, según confirmó Elon Musk en octubre de 2026. La compañía sostiene que estos cambios no afectarán significativamente el rendimiento del robot.
¿Qué cambios realizó Tesla en la memoria de Optimus?
Tesla modificó las capacidades de memoria de dos generaciones de chips para facilitar la manufactura a escala. Inicialmente, Musk anunció que el AI5 tendría 72 GB de memoria LP5, reduciendo a la mitad la capacidad prevista. Para el AI6, la reducción fue menor: de una cifra no especificada hasta 144 GB de memoria LP6. Sin embargo, reportes posteriores del 3 de octubre de 2026 indicaron que Tesla elevó la memoria del AI5 a 96 GB, buscando un equilibrio entre disponibilidad de componentes y capacidad operativa.
Musk argumentó que el ajuste mantendría constante el ancho de banda de memoria, el factor que considera determinante para el desempeño. La estrategia refleja una decisión empresarial: priorizar la producción viable sobre especificaciones máximas, asumiendo que el robot funcionará correctamente con esa configuración.
¿Cuánta memoria necesitarían realmente los robots humanoides?
Las estimaciones de la industria sugieren requisitos significativamente mayores. Micron, fabricante de chips de memoria, estimó que robots humanoides podrían requerir más de 200 GB de memoria y varios terabytes de almacenamiento por unidad, niveles comparables a los de vehículos autónomos. Esta previsión proviene del director ejecutivo Sanjay Mehrotra, quien la presentó durante la llamada de resultados del cuarto trimestre fiscal de Micron en 2026.
La brecha entre lo que Tesla planea instalar y lo que Micron anticipa refleja un debate real en la industria: qué cantidad de memoria es técnicamente necesaria versus qué cantidad es prácticamente viable de producir. Micron proyecta que la inteligencia artificial física se convertirá en un impulsor importante de demanda de memoria hacia finales de la década, pero esa estimación describe necesidades potenciales, no especificaciones confirmadas para Optimus.
El desafío de escala: producción versus disponibilidad de componentes
El contexto de estos cambios es ambicioso: Tesla apunta a fabricar eventualmente un millón de unidades de Optimus al año. Para ello, según reportes de Benzinga del 3 de octubre de 2026, la compañía realizó su primer pedido de componentes para aproximadamente 5.000 unidades, mientras audita proveedores chinos antes de escalar la producción.
La diferencia entre esa orden inicial y la meta anual de un millón de robots ilustra la magnitud del desafío logístico. Cada reducción en requisitos de memoria facilita la disponibilidad de componentes, pero también plantea preguntas sobre capacidades funcionales. Tesla sostiene que el ancho de banda importa más que la capacidad total, pero no ha publicado pruebas comparativas que validen esa afirmación.
Un cálculo hipotético de la industria muestra la tensión: si existieran 10.000 millones de robots con 200 GB de memoria cada uno, la demanda acumulada sería de 2 billones de gigabytes, mientras la producción mundial anual de DRAM ronda los 45.000 millones de gigabytes. Ese contraste ilustra por qué el acceso a chips influye directamente en los planes de fabricación de robots.
Impacto para empresas y administradores en Argentina
Las decisiones de Tesla sobre especificaciones de hardware en robótica humanoide tienen implicaciones indirectas para las empresas argentinas. La cadena de suministro global de semiconductores y memoria afecta los costos de tecnología, y la disponibilidad de robots avanzados influirá en los modelos de automatización que las pymes puedan adoptar en los próximos años.
Para administradores de empresas argentinas, esta noticia señala tendencias clave: la robótica con IA se está volviendo viable comercialmente, pero depende de decisiones de ingeniería que equilibran capacidad técnica con viabilidad de producción. Si Tesla logra escalar Optimus exitosamente con especificaciones ajustadas, otros fabricantes seguirán estrategias similares, lo que eventualmente podría reducir costos y ampliar el acceso a automatización para empresas de menor tamaño.
Además, el movimiento de Tesla de auditar proveedores chinos y asegurar cadenas de suministro refleja una realidad que afecta a todas las empresas: la disponibilidad de componentes y la diversificación de proveedores son factores críticos para la viabilidad de proyectos de inversión tecnológica. Las empresas argentinas que planeen adoptar tecnologías emergentes deberán considerar no solo el costo inicial, sino también la estabilidad del suministro y el soporte técnico a largo plazo.
